基于支持向量机的多类文本自动分类方法研究  

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作  者:李琼[1] 董燕燕[2] 

机构地区:[1]汉口学院信息科学与技术学院,湖北武汉430212 [2]汉口学院实验中心,湖北武汉430212

出  处:《汉口学院学报》2013年第2期65-67,共3页JOURNAL OF HANKOU UNIVERSITY

基  金:2012年湖北省教育厅科学技术研究计划指导性项目(B20128103)

摘  要:文本自动分类是中文信息处理中的一个研究热点,而支持向量机是一种解决高维空间模式识别的高效分类方法。提出了一种基于Mercer核和二又树的改进支持向量机多类文本自动分类方法。实验结果表明,该方法较好地解决了输入样本空间中非线性可分问题,并在一定程度上提高了文本的自动分类精度。

关 键 词:文本自动分类 支持向量机 二叉树 Mercer核 

分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

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引证文献:

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